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摘要:
改进粒子滤波算法通过选取较好的重要性密度函数或优化重采样过程可以克服标准粒子滤波算法存在的“粒子退化”和“粒子枯竭”的缺陷。本文对几种典型的改进粒子滤波算法:扩展卡尔曼粒子滤波、无迹粒子滤波算法以及基于马尔可夫链蒙特卡罗方法的粒子滤波算法进行介绍,通过仿真实验,分析这几种算法与标准粒子滤波算法相比所具有的优点和缺点。通过实验成果比较,说明经过改进的算法在估计性能方面比标准粒子滤波算法有明显优势。
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文献信息
篇名 改进粒子滤波算法分析研究
来源期刊 吉林省教育学院学报:中旬 学科 工学
关键词 粒子滤波 扩展卡尔曼粒子滤波 无迹粒子滤 MCMC
年,卷(期) 2014,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 17-18
页数 2页 分类号 TP181
字数 语种
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 邢玉娟 兰州文理学院电子信息工程学院 38 93 5.0 7.0
2 曹晓丽 兰州文理学院电子信息工程学院 28 52 4.0 5.0
3 贺元香 兰州文理学院电子信息工程学院 22 103 4.0 9.0
4 潘颖 兰州文理学院电子信息工程学院 10 23 3.0 4.0
传播情况
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2014(0)
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研究主题发展历程
节点文献
粒子滤波
扩展卡尔曼粒子滤波
无迹粒子滤
MCMC
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
吉林省教育学院学报(中旬)
月刊
1671-1580
22-1296/G4
16开
长春市净月开发区金鑫街333号
2012
chi
出版文献量(篇)
3964
总下载数(次)
11
总被引数(次)
5938
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